一种基于DWT grayscal无损图像压缩

资 源 简 介

一种基于DWT grayscal无损图像压缩

详 情 说 明

基于DWT的灰度图像无损压缩是一种高效的图像压缩方法，其核心思想是利用离散小波变换（DWT）对图像进行多分辨率分析，再结合量化、游程编码（RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）进行数据压缩。该方法的优点在于能够提供比传统JPEG压缩更高的峰值信噪比（PSNR），同时在压缩过程中保持图像的无损特性。

工作流程主要分为压缩与解压缩两个阶段： 压缩阶段：读取原始图像后，首先进行离散小波变换（DWT），将图像分解为不同频率的子带。随后，通过阈值量化减少高频部分的冗余信息，再通过游程编码（RLE）进一步压缩数据，最后使用霍夫曼编码进行熵编码，生成最终的压缩文件（.HDWT格式）。 解压缩阶段：逆向执行上述步骤，先进行霍夫曼解码和RLE解码，然后进行逆量化和小波逆变换（IDWT），最终恢复原始图像。

该算法的关键技术包括DWT变换的自适应阈值处理、高效的游程编码优化以及霍夫曼编码的压缩效率提升。相较于传统JPEG压缩，该方法在PSNR指标上表现更优，同时能够实现较高的压缩比（CR）。适用于对图像质量要求较高的场景，如医学影像、卫星图像等需要无损压缩的领域。